JP5539857B2 - 転倒検知システム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの転倒事故を自動的に検知する転倒検知システムに関する。

前述の転倒自動検知システムは、既知であり、ユーザの転倒事故を検知し、前述の事故を遠隔介護提供者に報告するために使用され、遠隔介護提供者は次いで、適切な措置を講じ得る。その目的で、検知システムは一般に、自分の体の運動データ（例えば、加速度データ）を収集するためにユーザによって装着される対象のセンサ・モジュールを備える。検知システムは、収集された運動データにおける衝撃を検知するための評価ロジックを更に備える。前述の衝撃は、転倒中にユーザが地面に当たると生じる。しかし、前述の衝撃は、ユーザの急な運動や、自分の環境との衝突などの他の事象によっても生じ得る。よって、加速度データにおける衝撃の検知は、転倒の生起を肯定的に識別するには十分でない。したがって、大半の検知システムは、転倒を示す他の指標の存在を検知するよう構成される。例えば、衝撃に、ユーザの向きの変動（例えば、立った姿勢から横になった姿勢への変動）が伴うか否かを検証することができる。前述の場合にのみ、システムは、遠隔介護者に向けて警報を発することができる。よって、偽警報の数を削減し、それにより、システムの信頼度、及びそのユーザによるその受入れを増大させることが可能である。

しかし、前述の既知の転倒検知システムは、それらの結果として偽警報がなお発生し得るいくつかの欠点を被り得る。

例えば、例として着替えている間に、センサ・モジュール自体がユーザの体から落下することが頻繁にある。更に、センサ・モジュールが、テーブル等の上に一時的に置かれ、ふと落とされることもある。前述の場合、既知のシステムにより、明らかにそうすべきでない場合にも警報が発生する。

他の問題は、センサ・モジュールが不適切な（すなわち、方向が分からなくなった）やり方で体に装着されている場合に生じ得る。これは、ユーザの向きの変動をシステムが認識する機能に影響を及ぼし得、転倒の存在に関して誤った結論をシステムに出させ得る。特に、システムは、転倒がない場合に（偽陽性と呼ばれる）警報を発生し、又は、更に悪いことには、転倒が存在している（偽陰性と呼ばれる）場合に警報を発生しないことがあり得る。何れの状況も避けなければならない。システムにおける信頼度が重大に減少し得るからである。

したがって、本発明の目的は、信頼度を向上させた転倒検知システムを提供することである。特に、本発明の目的は、偽警報（偽陽性及び偽陰性）の報告が除外されるか、少なくともその数が削減されるシステムを提供することである。

その目的で、本発明による転倒検知システムでは、少なくとも観測された衝撃の時点近くでセンサ・モジュールがユーザによって実際に装着されている旨を検証するための第２の評価ロジックが提供される。

この第２の評価ロジックは、加速度データの振幅がほぼ安定し、比較的小さい値に留まる、衝撃直前の自由落下段階の存在や、１つ又は複数のフル回転（３６０°超）などの、自由落下特性（すなわち、自由落下物体に一般的な特性）の存在に関する加速度データを走査するよう構成することができる。前述の自由落下特性が存在している場合、観測される衝撃は、人間の転倒の事故でなく、センサ・モジュール自体の落下によって生じる可能性が最も高い。

更に、又はあるいは、第２の評価ロジックは、人体とのセンサ・モジュールの至近性を検知するよう構成することができる。前述の至近性を、観測された衝撃の時点近くで確立することが可能でない場合、上記衝撃は、人間の転倒の事故によって生じていない可能性が最も高い。

よって、本発明による評価ロジックのおかげで、加速度データにおける衝撃が人間の転倒事故又はセンサ・モジュール自体の落下によって生じたか否かを認識することが可能である。よって、偽警報を妨げることが可能である。更に、センサ・モジュールの落下が検知された場合、ユーザ及び／又は介護提供者は、センサ・モジュールがもう正しく搭載されておらず、再搭載すべきである旨を通知することができる。

本発明の効果的な局面によれば、センサ・モジュールがユーザによって装着されていることが前述の評価ロジックによって確かめられた場合、少なくとも、加速度データにおける観測された衝撃の前後に、センサ・モジュールの向きの相対的な変動を検知するよう構成された更なる評価ロジックを提供することができる。前述の相対的な測定のおかげで、モジュールの向きの如何なる変動も、よって、ユーザの向きの如何なる変動も、衝撃の直前のモジュールの（絶対的な）向きにかかわらず検知することが可能である。モジュールは、特定の１つの向きにもう装着しなくてよい。同様に、ユーザは何れの位置（すなわち、立った姿勢、座った姿勢、横になった姿勢）からも転倒し得る。（転倒直前の）当初の位置はもう無関係である。センサ・モジュールが使用中に向きが偶然、変動した場合、このことは、少なくとも、この変動が、加速度信号における観測された衝撃と一致しない場合、警報を生じない。当然、１つ又は複数の閾値を、最小値（例えば、４５度よりも大きい）を上回る向きの変動のみが、転倒事故の可能性の生起を評価する場合、考慮に入れられる。

本発明による転倒検知システムを示すブロック図である。 床の上に落下するセンサ・モジュールの加速度データを示す図である。 床の上に前傾で転倒する人間の加速度データを示す図である。 図２及び図３からの加速度データにおける自由落下段階の有無を判定するよう構成された、本発明による第２の評価ロジックの第１の実施例を示すブロック図である。 図２及び図３からの加速度データにおける回転の有無を判定するよう構成された、本発明による第２の評価ロジックの第２の実施例を示すブロック図である。 センサ・モジュールの相対的な向きの変動を検知するための更なる評価ロジックを備えた、本発明による転倒検知システムの第４の実施例を示すブロック図である。

本発明による転倒検知システムの更なる効果的な実施例は従属項に記載する。

本発明を説明するために、その例示的な実施例は添付図面を参照して説明する。

図１は本発明による転倒検知システム１を示すブロック図である。転倒検知システム１は、自分の体の加速度データＸ、Ｙ、Ｚを収集するためにユーザによって装着される対象のセンサ・モジュール２を備える。検知システム１は、人間の転倒事故が発生したか否かを検知するよう構成された評価ロジック３を更に備える。本発明によれば、この評価ロジック３は、第１の評価ロジック５及び第２の評価ロジック６に分けられ、第１の評価ロジック５は落下事故を検知するよう構成され、第２の評価ロジック６は、この落下事故がユーザの転倒に対応するか、又はセンサ・モジュ―ル２の落下に対応する旨を導き出すよう構成される。

センサ・モジュール２は、好ましくは３つの直交方向Ｘ、Ｙ、Ｚにおける加速度データを測定するよう構成された１つ又は複数の加速度計８を備える。前述の加速度計は、ユーザの体又は衣服に簡単に装着するために、クリップ１１、ストラップ、リストバンド、ネックレスや同様な装着手段を備え得るハウジング１０に収容し得る。あるいは、全体としての検知システム１又はセンサ・モジュール２は、衣服の一体部分であり得る。ハウジング１０は、電源１２と、ブザーや懐中電灯などの警報手段１３と、例えば警報を手動で起動又は解除するための１つ又は複数の押ボタンなどの入力手段１４とを更に収容し得る。

第１の評価ロジック５及び／又は第２の評価ロジック６は、センサ・モジュール２のハウジング１０に収容することができ、又は、ユーザの体上に装着しなくてもよい１つ又は複数の別個のモジュールに収容することができる。いずれにせよ、適切な通信手段を、上記それぞれのモジュール間のデータ交換を可能にするために提供することができる。

第１の評価ロジック５は、転倒事故の可能性の測定された加速度データＸ、Ｙ、Ｚを走査するよう構成される。前述の転倒事故は、短期間の間の衝撃（すなわち、加速度データの振幅Ｍの大きな増加）として現れ得、場合によっては、転倒した人間又は落下したセンサ・モジュールが横になった状態に留まる（相対的な）静寂の期間がそれに続き得る。よって、第１の評価ロジック５は、加速度信号Ｘ、Ｙ、Ｚの振幅Ｍを監視し、予めセットされた特定の閾値Ｍ_{ｉｍｐａｃｔ}（例えば、２．５ｇ（ここで、ｇは重力加速度である））を超えた場合にフラグをセットするよう構成することができる。

第２の評価ロジック６は、衝撃が、人間の転倒によって生じたか、又はセンサ・モジュール２の落下によって生じたかを判定するよう構成される。これはいくつかのやり方で行うことができる。まず、評価ロジックは、両方の物体の落下特性の差を利用することができる。一般に、センサ・モジュール２は自由落下を特徴とする可能性が高い一方、人間はそうでなく、センサ・モジュール２はその落下中に１つ又は複数のフル回転を経ることがあり得るが人間はそうでない。更に、評価ロジックは、センサ・モジュール２が、観測された衝撃の時点でユーザと至近であったか否かを検証することができる。これも種々のやり方で検証することができる。考えられる評価手法それぞれの詳細な例を次に開示する。

本明細書における「第１」及び「第２」の評価ロジックは、この評価ロジックが動作する順序を表さない。それらは、同時に、かつ互いに無関係に動作し得る。

実施例１：自由落下段階の検知
図２は、テーブルから床の上に落下するセンサ・モジュール２の落下中に測定された加速度データＸ、Ｙ、Ｚを表す。図３は、床の上に前傾で転倒する人間の転倒中に測定された加速度データＸ、Ｙ、Ｚを表す。図２及び図３は、例えば、

で、又は、
Ｍ＝｜Ｘ｜＋｜Ｙ｜＋｜Ｚ｜ （２）
で算出することができる振幅Ｍを更に示す。

図２中の加速度データは、<1>乃至<5>とマーキングされた別個の５つの段階に分けることが可能である。

第１の段階<1> 加速度データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｍは実質的に安定している。これは、テーブル上に横たわっているセンサ・モジュール２に対応する。

第２の段階<2> 加速度データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｍは３つの方向全てにおいて変動する。これは、その落下を開始するためにテーブルのエッジにわたって押されるセンサ・モジュール２に対応する。

第３の段階<3> 加速度データＸ、Ｙ、Ｚは３つの方向全てにおいて実質的に安定した状態に留まり、振幅Ｍは、モジュール２がテーブル上になおあった第１の段階<1>中よりもかなり小さい。これは、自由落下を経るセンサ・モジュール２に対応する。

第４の段階<4> 加速度データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｍが、大きな変動を示す。これは、床に当たり、跳ね返るセンサ・モジュール２に対応する。

第５の段階<5> 加速度データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｍがやはり、かなり安定した状態に留まる。これは、実質的に静止した状態で、床の上に横たわっているセンサ・モジュール２に対応する。

図３の加速度データＸ、Ｙ、Ｚ、Ｍは図２のデータと大同小異であり、その例外は、第３の段階<3>（すなわち、自由落下段階）が欠落している点である。この段階<3>の有無は、よって、特定の加速度信号が人間の転倒によって生じたか、又はセンサ・モジュール２の落下によって生じたかを判定するために使用することが可能である。

図４は、前述の第３の段階<3>の有無を検知するための第２の評価ロジック６のブロック図を示す。評価ロジック６は、式（１）による振幅Ｍが期間（Ｔ）中に所定の閾値（Ｔｈ_ｍａｇ）を下回るか否かを評価する第１のブロック１６と、この期間（Ｔ）の長さが最小長（Ｔ_１）よりも長いか、又は最大値（Ｔ_２）よりも短いかを評価する第２のブロック１７と、期間（Ｔ）中に、加速度成分それぞれの偏差δＸ、δＹ、δＺが所定の閾値（Ｔｈ_ｖａｒ）よりも少ないか否かを評価する第３のブロック１８とを含む。３つのブロック１６、１７、１８全ての結果が肯定（Ｙ）の場合に、自由落下段階（Ｄ）が検知される。

自由落下段階<3>における振幅Ｍのレベル（Ｄは、第２の段階<2>における振幅Ｍに依存する。これは同様に、テーブルから落下した場合、センサ・モジュール２の初期加速度に依存する。例えば、センサ・モジュール２が、かなりの力でテーブルから落とされ、その初期加速度、及び、よって、段階<2>及び段階<3>におけるその振幅Ｍは、ほとんど初期加速度なしでユーザの手からセンサ・モジュール２が落とされる場合よりも、かなり高くなる。後者の場合、段階<3>における振幅Ｍはゼロに近くなる一方、第１のケースでは、振幅Ｍはずっと高いことがあり得る。第１のケースにおける自由落下段階<3>を検知することを可能にするために、閾値ＴＨ_ｍａｇはあまり低くセットすべきでない。好ましくは、閾値ＴＨ_ｍａｇはよって、段階<2>における実際の測定振幅に依存して選択される。ＴＨ_ｍａｇは例えば、段階<2>中に測定された最大振幅の１０分の１として定義することができる。

自由落下段階<3>の実際の長さ（すなわち、期間Ｔの長さ）は、ｈ＝０．５ｇＴ^２に応じてモジュールが落下する高さｈと異なる。ここで、ｈはメートルで表す高さであり、ｇは重力加速度９．８ｍ／ｓ^２であり、Ｔは秒単位の時間である。よって、実際にセンサ・モジュールが落下し得る最小高さｈ_１及び最大高さｈ_２を選択することにより、適切な最小長Ｔ_１及び最大長Ｔ_２を求めることができる。

第３の評価ブロック１８の閾値ＴＨ_ｖａｒは、経験で求めることができ、例えば、１０にセットすることが可能である。

図４の評価ロジックにより、自由落下段階<3>が検知された場合、この情報は、予めセットされた特定の期間Ｔ_{ｔｉｍｅｒ}の間、タイマ（図示せず）を起動させるために使用することができる。この期間Ｔ_{ｔｉｍｅｒ}中に、第１の評価ロジック５が衝撃を検知した場合、落下警報は発せられない。

実施例２：１つ又は複数の回転の検知
図５は、別の、又は更なる第２の評価ロジック１０６を備えた、本発明による別の転倒検知システム１０１の実施例を略示した図である。実施例１の構成部分と同様な構成部分を、１００で増加させた同様な参照符号で識別している。第２の評価ロジック１０６は、センサ・モジュール１０２などの小さな物体は、特定の高さから落下する際に１つ又は複数のフル回転を行う（すなわち、３６０度超、回転する）傾向にある。一方、人間は通常、前述のフル回転は行わない。したがって、この洞察を使用して、センサ・モジュール１０２の不測の落下と人間の転倒事故とを区別することが可能である。

図５による検知システム１００は、図１に表したものと同様であり得るセンサ・モジュール１０２及び第１の評価ロジック１０５を有する。センサ・モジュール１０２には、回転を測定するための１つ又は複数の角センサ又はジアイロスコープを設け得る。第２の評価ロジック１０６は、特定の所定閾値値（例えば、３６０度）と角センサの出力を比較するよう構成することができる。

第１の評価ロジック１０５が衝撃を検知し、第２の評価ロジック１０６が１つ又は複数のフル回転の存在を検知した場合、検知システム１０１は、観測された衝撃が、センサ・モジュール１０２の落下によって生じる可能性が高いので警報の発生が妨げられ得る。一方、３６０度よりも小さな回転角で回転が測定された場合、衝撃はおそらく人間の転倒事故によって生じており、転倒警報を発し得る。

別の実施例によれば、第２の評価ロジック１０６は、共通の加速度センサ１０２（すなわち、１つ又は複数の線形加速度センサを備えたセンサ・モジュール）によって測定される加速度データＸ、Ｙ、Ｚから１つ又は複数の回転の存在を検知するよう構成することができる。これは、例えば、ジャイロスコープを使用することなく加速度計から角加速度情報を得るための方法を表す、「Ｇｙｒｏｌｅｓｓ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」と題する米国特許第５１２４９３８号明細書に開示されたように行うことができる。前述の場合、別個の角度センサは必要でなく、それにより、コストを節減し、システムをより複雑でないようにし、よりロバストにすることができる。

実施例３：センサ・モジュール及びユーザの体の至近性の検知
本発明の更に別の実施例によれば、センサ・モジュールの落下事故による偽警報は、センサ・モジュールが、観測された衝撃の時点で人体に至近である（ものであり、よって、装着されている可能性が高い）か否かを第２の評価ロジックが検証することによって妨げることができる。その目的で、第２の評価ロジックは、センサ・モジュールに収容することができ、ユーザの体が電界を出入りすることによって生じる電界の歪みを検知することができるセンサを備え得る。適切なセンサは例えば、西暦１９９５年５月にＩＥＥＥにおいて公表された著者Ｔ．Ｇ．Ｚｉｍｍｅｒｍａｎ他による論文「Ａｐｐｌｙｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｆｉｅｌｄ ｓｅｎｓｉｎｇ ｔｏ Ｈｕｍａｎ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ」に開示された電界センサである。

（例えば、上述の実施例に関して説明した第１の評価ロジックによる）落下事故の検知により、前述の電界センサは歪みを検知することが可能であり、これは、センサ・モジュールが、ユーザの体に至近であり、よって、上記体の上に装着する可能性が高い。落下事故はその場合、人間の転倒事故である可能性が高く、検知システムは転倒警報を発生させることができる。

あるいは、ユーザの体とセンサ・モジュールが至近であることは、ユーザの体にしっかり装着された特定の他の装置及びセンサ・モジュール間の無線通信手法で検知することができる。センサ・モジュール及び前述の装置は、送出器及び受信器をそれぞれ備えていてよく、逆でもよい、あるいは、センサ・モジュール２及び装置は、送出器及び受信器を備え得る。この送出器及び受信器は、互いの間が短距離である場合にのみ（特に、ユーザの体に結合されている場合にのみ）、互いとしか通信することが可能でないように構成される。

あるいは又は更に、送出器及び受信器は、データ伝送のためにユーザの体を使用して人体結合通信を介して互いに通信するように構成することができる。その目的で、センサ・モジュール又は装置の一方は、特定の量のエネルギを静電結合により、他方に移動させることができる。前述の人体結合通信の例は、「Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｐａｔｉｅｎｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ」と題する、出願人の非公表特許出願第ＷＯ２００６０３５３５１Ａ２号明細書に開示されている。前述の出願の内容は本明細書及び特許請求の範囲に援用するものとする。

上記第２の評価ロジック６（１０６）は、例えば、第１の評価ロジック５（１０５）による転倒事故の可能性の検知により、特定の時点で起動させることができる。あるいは、第２の評価ロジック６（１０６）は連続的に、又は半連続的に動作させることができる。例えば、第３の実施例による第２の評価ロジックは、センサ・モジュールが至近であるかを等時間間隔で検証することができる。よって、センサ・モジュールの制御されていない除去を早い段階で検知することが可能である。前述の検知により、ユーザ及び／又は介護提供者は、センサ・モジュールが除去されているように思われる旨が通知され得る。更に、ユーザは、予め設定された時間間隔内に上記観測を確認し、かつ／又はモジュールを再搭載するよう要求され得る。前述の間隔内に応答が得られなかった場合、介護提供者に向けて警報を発することができる。センサ・モジュールの至近性が定期的に検証された場合、これは、センサ・モジュールがユーザによって適切に装着されているか否かを介護提供者が検証することを可能にして、「警報なし」状態が実際に「警報なし」状況に対応することを再確認することもできる。

本発明による上述の第２の評価ロジックは、転倒検知システムに限定されない。これは効果的には、主クレームの限定的な特徴なしで、他の装置（特に、ユーザが装着する対象の装置）に施すことができる。更に、第２の評価ロジックの上述の実施例のうちの２つ以上を合成して、人間の転倒事故が生じたか否かを更に高い信頼度で評価することができる。

実施例４：センサ・モジュール及び／又はユーザの向きの相対的な変動の検知
図６は、改良された評価ロジック２０７を備えた、本発明による検知システムの更なる実施例を略示する。上述の実施例の構成部分と同様な構成部分には、２００だけ増加させた同様な参照符号で表している。（例えば、上記実施例のうちの１つにより、）転倒事故の可能性が検知され、センサ・モジュール２０２がユーザによって装着されている旨が確かめられると、改良された評価ロジック２０７は、例えば、急な運動や他の特定の原因でなく、ユーザの転倒によってこの転倒事故が生じたか否かの検証の一助となり得る。このことは、例えば、立った姿勢から横たわった姿勢にユーザの姿勢が変動したか否かを検証することによって行われる。通常、姿勢における前述の変動がセンサ・モジュール２０２の垂直の向きにおける偏差として検知される。センサ・モジュール２０２は、所定の垂直の向きでユーザに装着されていなければならず、ユーザの通常の活動中のこの向きを維持しなければならない。センサ・モジュール２０２が、正しいやり方で装着されていないか、又は使用中に移動した場合、このことは偽警報をもたらし得る。

図６による改良された評価ロジック２０７は、センサ・モジュール２０２（及びユーザ）の当初の向きにかかわらず、ユーザの向きの変動を検知することができることで、前述の欠点を解消する。評価ロジック２０７は、平均化手段２２０と、メモリ２０９と、比較器２１５とを備える。

評価ロジック２０７の作動原理は、所定の時間間隔にわたってセンサ・モジュール２０２によって測定される加速度データＸ、Ｙ、Ｚを平均化することにより、センサ・モジュール２０２の向きの変動を検知することができるという洞察に基づく。結果として生じる平均化信号ｓ１は重力を表す。重力は、少なくともセンサ・モジュール２０２がその向きを変えない限り、一定に留まる唯一の加速度であるからである。平均化された信号ｓ１のＸ、Ｙ、Ｚ成分によって表す方向は、重心の方向を表す。このことから、センサ・モジュール２０２の垂直の向きを推定することが可能であり、この垂直の向きにおける変動は目に見える。落下は、垂直の向きにおける前述の変動を伴うとして特徴付けられるので、平均化された信号ｓ１はよって、落下を検知する役目を担い得る。

平均化手段２２０は、例えば、図６に示すような低域通過フィルタを備え得る。この低域通過フィルタ２２０は、フィルタ２２０の帯域幅の逆数に比例する時間間隔τにわたり、加速度データＸ、Ｙ、Ｚを平均化する。この平均化された信号ｓ１はその後、メモリ２０９に記憶することができる。（上記手法のうちの何れかにより、）転倒事故の可能性が検知されると、比較器２１５は、現在の信号ｓ１（ｔ）の方向を、より早く記憶されたバージョンｓ１（ｔ−τ）の方向と比較する。その目的で、比較器２１５は、図６に示すように、信号のベクトル外積であるｓｌ（ｔ） ｘ ｓｌ（ｔ−τ）を比較し得る。このベクトル外積の振幅がゼロ又は特定の閾値Ｔｈｒｅｓを超えた場合、向きの変動が存在しており、観測された衝撃は、警報を発することができる実際の転倒事故として意味を限定することができる。閾値Ｔｈｒｅｓは、（当該雑音によって生じる）ゼロと異なる比較器２１５の結果の何れかが向きの変動として解釈されることを避けるために測定の誤り、及び雑音を考慮に入れるよう選択することが可能である。閾値Ｔｈｒｅｓｈは更に、落下の場合に生じる可能性が最も高い、向きの最小の変動に増加させることができる。例えば、落下の場合に、センサ・モジュール２０２の向きの変動が通常少なくとも４５度であるということを実験から導き出すことができる。４５度よりも小さな変動は、落下によって生じる可能性は高くない。閾値Ｔｈｒｅｓｈを適切にセットすることにより、偽警報を更に避けることが可能である。

前述の通り、信号ｓ１が平均化される時間間隔ｔは、低域通過フィルタ２２０の帯域幅の逆数に比例する。例えば、フィルタ２２０が１０Ｈｚの帯域幅を特徴とする場合、平均化は１００ｍｓｅｃの時間間隔にわたって行われ、フィルタ２２０が０．１Ｈｚの帯域幅を有する場合、平均化は１０秒の時間間隔にわたって行われる。一般に、長い平均化時間（小さい帯域幅）は、垂直の向きの正確な推定に有利である。しかし、欠点は、衝撃に、向きの変動が伴ったか否かを判定するために比較的長い期間が衝撃後に必要であるという点である。一般に、短い平均化時間でも、向きの大きな変動が容易に検知可能である。向きの小さな変動は、より長い平均化時間を必要とし得る。本発明の効果的な局面によれば、この知識は、検知の状態に応じて、使用中に低域通過フィルタ２２０の帯域幅を調節するために使用される。定常状態（すなわち、検知される転倒の可能性（すなわち、加速度信号Ｘ、Ｙ、Ｚにおける衝撃）がない場合、帯域幅は小さく、それにより、平均化時間が比較的長くなり得る。転倒の可能性を検知すると、より広い帯域幅を採用し、それにより、平均化時間が短くなり、それにより、現在の向きの第１の推定を比較的高速に得ることが可能になり得る。

評価ロジック２０７の更に効果的な局面によれば、定常状態中、メモリ２０９に記憶されたｓ１値を平均化することにより、傾向を計算することができる。転倒の可能性を検知すると、この傾向は、小さな帯域幅が十分高信頼度であるか否か、又は大きな帯域幅がより適切であるように思われるか否かの決定の一助となり得る。信号ｓ_１の記憶された定常状態値は更に、変動を推定するために使用することができる。この情報を次いで、比較器２１５における現実的な閾値Ｔｈｒｅｓｈをセットするために使用することが可能である。

メモリ２０９は更に、推定された落下後に向きの変動をそれに基づいて観測することができる参照向きを供給することができる。推定された落下は一般に、大きな加速度を伴うので、推定された落下中の平均化されたｓ_１信号はより高信頼度でないことがあり得る。したがって、好ましい実施例では、検知システム２０１は、一層増加する遅延τで、現在の向きとメモリ２０９に記憶されたものとの間の差を計算し、この差の系列を使用してその決定を精緻化することができる。あるいは、加速度信号Ｘ、Ｙ、Ｚが低エネルギ・コンテンツを有する記憶されたｓ_１値をマーキングすることが可能である。前述のマーキングされたｓ１値は次いで、向きの変動が生じたか否かを決定するために使用することができる。

更に、記憶されたｓ１値を監視することにより、さもなければ規則的なパターンにおいて収差を検知することができる。前述の収差が存在していることにより、加速度データにおける衝撃（転倒事故の可能性）が存在していなくてもユ―ザ及び／又は介護提供者への警報又は何らかの警告がトリガされ得る。

平均化手段２２０は、種々のやり方で実施することが可能である。図６に示す低域通過フィルタは例えば、積分器で置き換えることができる。あるいは、平均化手段２２０は、所定の時間ウィンドウにわたって自己相関を計算するよう構成された計算手段を備え得る。その目的で、信号ｓ_１は、長さＷのウィンドウに分割することができる。例えば、第１のウィンドウはｓ_１［１］乃至ｓ_１［１＋Ｗ］にわたり得る一方、後続ウィンドウはｓ_１［２］乃至ｓ_１［２＋Ｗ］にわたり得る。すなわち、後続ウィンドウは、一サンプル周期だけ空けてシフトされる。（角括弧は、サンプル周期を表すために使用される。）」ウィンドウＷの長さは例えば、約５００ｍｓ程度であり得る。更に、ｓ’_１［ｔ−τ］と表す、ｓ_１［ｔ］を遅延させたバージョンを得る。遅延τは例えば、約５００ｍｓ程度であり得る。ｓ’_１は、同じウィンドウ長及び同じウィンドウ間距離（すなわち、同じ重なり）でウィンドウ化される。自己相関Ｒ_ｘｙ［ｗ］は

の式によって計算することが可能である。

信号ｓ_１及びｓ’_１はベクトルである。それらの積は内積として計算される。それらの積の別の定義は、幾何代数の理論、若しくはクリフォード代数によるもの、又は、四元数の理論によるものであり得る。更に、Ｒ_ｘｘ及びＲ_ｙｙは、以下の式から計算することが可能である。

Ｒ_ｘｘ及びＲ_ｙｙは、Ｒ_ｘｙを正規化するために使用することが可能である。

Ｒ’_ｘｙは、正規化された内積に、（四元数の場合にも）対応し、向き（回転角）の変動は、

として計算することが可能である。

転倒の場合、φ_ｒｏｔ［ｗ］は大きい（例えば、ｗが、転倒事故近くの場合、約６０度乃至約９０度程度である）ことがあり得る。φ_ｒｏｔ［ｗ］は、例えば、動きがない０度付近では、前述の領域外では低いことがあり得、φ_ｒｏｔ［ｗ］は、通常の歩行などの規則的な運動の場合、約２０度乃至約５０度程度であり得る。当然、前述の値は、例証的な目的のみで表される。これは、限定的なものと解されるべきでない。

全ての場合において、本発明による平均化手段２００のおかげで、センサ・モジュール２０２の向きの変動は、転倒の前にセンサ・モジュール２０２が所定の向きにあることを必要とすることなく検知することが可能である。何れの任意の向きの、ユーザの体にも装着することができる。更に、モジュール２０２が、一定の向きを維持することは必要でない。使用中に、センサ・モジュールの向きが変動し、この変動に衝撃が伴わない場合、転倒警報は発せられない。新たな向きはメモリに記憶されるに過ぎない。その後の向きの検査はこの新たな向きを参照として採用する。更に、ユーザの当初の姿勢、又は転倒の開始時の向きには制限はない。すなわち、ユーザは、直立した姿勢、座った姿勢、又は横になった姿勢を有し得る。最後の状況は、例えば、ユーザがベッドから床に転倒した場合に生じ得る。前述の場合には、転倒後のユーザの向きは、転倒前のユーザの向きと実質的に同様であり得るが、本発明による評価ロジック２０７は、その転倒中の人間が体の向きを変えた（すなわち、ベッドから転がり出た）場合に転倒事故を検知することがなお可能である。前述の場合、前述の評価ロジック２０７は、回転の変動を測定し、それは次いで、適切な警報をトリガするために使用することが可能である。よって、本発明による検知システムでは、センサ・モジュール２０２及びユーザの当初の向きは、もう関係ない。よって、センサ・モジュールは何れの方向でも搭載することが可能であり、それにより、その操作性が向上する。更に、偽警報の１つの源（ユーザ及び／又はセンサ・モジュールの当初の向き）がなくなるので、システムの信頼度が増加する。

本発明は、明細書、特許請求の範囲及び図面に記載した例示的な実施例に、いかなるやり方においても限定されるものでない。本願に示し、説明した実施例の（部分）の組合せは全て、明確に、本明細書に組み入れられているものとし、本発明の範囲内に収まるものとする。更に、多くの変形が、請求項記載の本発明の範囲内で実施可能である。

Claims (15)

1. 転倒検知システムであって、
   自分の体の動きデータを収集するために、ユーザが装着するよう構成されたセンサ・モジュールと、
   前記動きデータにおいて観測される衝撃を示すデータに基づいて、前記ユーザによる転倒事故の可能性を識別するための第１の評価ロジックと、
   第２の評価ロジックとを備え、前記第２の評価ロジックは、
   前記センサ・モジュール自体の落下を識別するために、自由落下物体に一般的な特性に関する動きデータを評価する自由落下検知手段、及び／又は
   前記センサ・モジュールが前記ユーザの体の近くに位置しているか否かを検知する人体至近性検知手段を備え、
   前記第２の評価ロジックは、前記自由落下検知手段、及び／又は前記人体至近性検知手段の出力から、少なくとも前記衝撃の時点近くで、前記センサ・モジュールが前記ユーザによって実際に装着されているか否か、及び、前記ユーザによる転倒事故の可能性が前記ユーザによる転倒であるか否かを検証する転倒検知システム。
2. 請求項１記載の転倒検知システムであって、前記動きデータは加速度データを含み、前記自由落下検知手段は、自由落下段階の有無を識別するよう構成され、前記衝撃に先行する所定の時間間隔中に、前記加速度データの振幅が、実質的に安定しており、予めセットされた閾値よりも小さい転倒検知システム。
3. 請求項２記載の転倒検知システムであって、前記予めセットされた閾値は、前記ユーザによる転倒事故の開始時における加速度の振幅の分数である転倒検知システム。
4. 請求項１乃至３の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記自由落下検知手段は、少なくとも１つのフル回転（すなわち、少なくとも３６０度にわたる回転）の有無を識別するよう構成される転倒検知システム。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記自由落下検知手段は、線形各速度データに基づいて少なくとも１つのフル回転の有無を識別するよう構成される転倒検知システム。
6. 請求項１乃至５の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記自由落下検知手段は、角運動を測定するための角度センサを備える転倒検知システム。
7. 請求項１乃至６の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記人体至近性検知手段は、ユーザの体と至近である場合に電界の歪みを測定するよう構成された電界センサを備える転倒検知システム。
8. 請求項１乃至７の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記人体至近性検知手段は少なくとも送出器及び受信器を備え、前記少なくとも送出器及び受信器のうち、一方は前記ユーザの体にしっかりと装着され、他方は前記センサ・モジュールに収容され、前記送出器及び前記受信器は、前記ユーザの身長の約半分に対応する、又は前記ユーザの身長の約半分よりも少ない相互の距離だけ離れている場合にのみ、互いに通信することが可能である転倒検知システム。
9. 請求項１乃至８の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記人体至近性検知手段は、人体結合通信により、互いに通信するよう構成された送出器及び受信器を備え、前記ユーザの体はデータ伝送に使用される転倒検知システム。
10. 請求項１乃至９の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、センサ・モジュールの向きの相対的な変動を検知するよう構成された、自分の体の動きデータを収集するためにユーザによって装着されるセンサ・モジュールを備える転倒検知システム。
11. 請求項１乃至１０の何れか一項に記載の転倒検知システムであって、前記評価ロジックは、前記センサ・モジュールから得られた加速度データを平均化する平均化手段と、前記平均化手段の平均化出力信号を記憶するメモリと、一平均化出力信号の方向を先行する記憶されたバージョンの方向とを比較する比較器とを備える転倒検知システム。
12. 請求項１１記載の転倒検知システムであって、前記平均化手段は、低域通過フィルタ、並びに、積分器及び／又は自己相関計算手段を備える転倒検知システム。
13. 請求項１１又は１２に記載の転倒検知システムであって、前記平均化手段が前記加速度データを平均化する時間間隔が、前記転倒検知システムの検知状態、すなわち、前記ユーザによる転倒事故の可能性が検知されたか否かに応じて、調節可能である転倒検知システム。
14. 請求項１３記載の転倒検知システムであって、前記時間間隔は、ユーザによる転倒事故の可能性が検知されていない場合、増加させる転倒検知システム。
15. 請求項１１又は１２に記載の転倒検知システムであって、前記比較器は、平均化された２つの出力信号のベクトル外積を計算するための手段と、前記ベクトル外積の振幅が特定の所定の閾値を上回るか否かを計算するための手段とを備える転倒検知システム。

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